AI 에이전트 및 자동화

LLM 통합

귀사 고유의 데이터에 대한 검색, 실제 질문에 대한 평가, 가드레일, 비용 관리, 그리고 모델이 확신하지 못할 때의 명확한 폴백과 함께 대규모 언어 모델을 제품에 추가하세요.

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프로덕션을 위해 구축된 LLM 기능

모델 API를 호출하는 것은 쉬운 부분입니다. 제품 안에서 그 답변을 정확하고 안전하며 합리적인 비용으로 만드는 것이 진짜 작업입니다. 저희는 OpenAI의 GPT 모델, Claude, Gemini, Llama 또는 Mistral 같은 모델을 단일 기능부터 지식 베이스에 대한 검색 증강 생성(RAG)까지 귀사의 소프트웨어에 통합합니다. 제품 및 엔지니어링 팀을 위해 저희는 모델 선택, 검색, 프롬프트, 평가, 가드레일, 비용 관리를 담당하고, 사용자가 출처를 보고 잘못된 답변을 신고하는 방식을 설계합니다.

AI 지원 기반의 전문가 주도 LLM 엔지니어링

AI가 돕는 방식

  • 코딩 에이전트가 엔지니어가 검토할 수 있도록 통합 코드, 검색 파이프라인, 테스트 하네스의 초안을 작성합니다.
  • AI가 귀사의 문서에서 테스트 질문을 제안하고, 귀사의 전문가가 품질을 정의하는 질문을 승인합니다.
  • AI가 후보 모델과 프롬프트 전반의 출력을 비교하고, 검토가 필요한 회귀 가능성을 표시합니다.
  • AI가 프로덕션 로그와 사용자 피드백을 요약하여 반복되는 실패 패턴을 드러냅니다.

전문가가 책임지는 부분

  • 평가 결과, 비용, 귀사의 데이터 규칙에 기반한 모델 및 공급자 선택
  • 모델이 접근할 수 있는 것: 데이터 소스, 사용자 권한, 보존 설정
  • 모든 릴리스 전에 답변이 충족해야 하는 품질 기준
  • 검색이 실패하거나, 공급자가 다운되거나, 모델이 확신하지 못할 때의 폴백 동작

하나의 근거 기반 답변이 생성되는 방식

설명을 위한 검색 증강 요청입니다. 출처 규칙, 검사 및 대체 문구는 귀사의 제품에 맞게 설계됩니다.

  1. 제기된 질문

    로그인한 사용자가 질문을 하고, 그들의 신원과 역할이 요청과 함께 전달됩니다.

  2. 허용된 검색

    검색은 색인된 출처의 구절을 질문과의 관련성에 따라 순위를 매깁니다.

    체크포인트: 이 사용자가 볼 수 있는 구절만

  3. 출처가 포함된 프롬프트

    질문, 검색된 구절, 그리고 형식과 거부에 관한 버전 관리된 지침이 하나의 프롬프트로 결합됩니다.

  4. 모델 응답

    선택된 모델은 근거로 삼은 구절을 인용하는 구조화된 답변을 반환합니다.

  5. 근거 검사

    자동화된 검사가 각 인용이 검색된 구절을 가리키는지 확인하고, 그 범위를 넘어서는 주장을 표시합니다.

    체크포인트: 근거 없는 답변은 보류됩니다

  6. 답변 또는 대체 안내

    사용자는 출처 링크가 포함된 답변을 보거나, 허용된 출처가 그것을 다루지 않는다는 간단한 메시지를 봅니다.

문제가 발생했을 때: 검색이 아무것도 찾지 못하거나, 검사가 실패하거나, 공급자가 다운된 경우, 이 기능은 추측하는 대신 그렇다고 알리고, 해당 사례는 검토를 위해 기록됩니다.

누가 LLM 기능을 요청하는가

모델이 귀사 고유의 데이터에서 답변하기를 원하지만, 빠른 프로토타입은 귀사의 문서가 뒷받침하지 않는 것을 말하고, 누가 무엇을 볼 수 있는지 무시하며, 아무도 예측할 수 없는 운영 비용이 듭니다.

  • 기존 SaaS 앱에 검색, 요약 또는 초안 작성을 추가하는 제품 팀
  • 내부 정책과 매뉴얼 전반에서 답을 찾는 데 어려움을 겪는 직원이 있는 조직
  • LLM 프로토타입을 처음으로 프로덕션에 적용하는 엔지니어링 팀

받게 되는 것

프로덕션에서 LLM 기능에 필요한 것

  • 모델 선택 및 통합

    귀사의 백엔드에서 OpenAI, Claude, Gemini 또는 오픈 웨이트 모델에 대한 연결을 속도 제한, 재시도, 공급자 폴백, 사용량 추적과 함께 제공합니다.

  • 지식 베이스에 대한 RAG

    벡터 데이터베이스를 통해 귀사의 문서와 데이터에서 검색하며, 출처 참조와 접근 규칙을 적용하여 답변이 각 사용자의 권한을 존중하도록 합니다.

  • 프롬프트 및 구조화된 출력

    코드가 추측해야 하는 자유 텍스트 대신, 코드가 검증할 수 있는 버전 관리된 프롬프트, 퓨샷 예제, 구조화된 출력을 제공합니다.

  • 평가 스위트

    귀사의 실제 질문으로 구축한 테스트 세트로, 정확성, 출처 근거, 형식을 기준으로 채점하며, 모든 프롬프트, 모델 또는 데이터 변경 전에 다시 실행합니다.

  • 가드레일 및 폴백

    입력 필터링, 출력 조정, 프롬프트 인젝션 방어, 그리고 모델이 확신하지 못하거나 공급자를 사용할 수 없을 때의 정의된 폴백을 제공합니다.

  • 도움이 되는 경우의 파인튜닝

    도메인 언어, 어조 또는 형식을 위해 귀사의 데이터로 파인튜닝하며, 평가에서 프롬프팅과 검색만으로는 충분하지 않다고 나타날 때 사용합니다.

LLM 통합의 범위를 벗어난 경우

  • 다른 시스템에서 레코드를 변경하거나 작업을 트리거하는 여러 단계의 작업은 자동화 에이전트에 해당하며, 여기서의 LLM 기능은 귀사의 제품 내에서 답변하거나 초안을 작성하거나 추출합니다.
  • 귀사의 웹사이트나 WhatsApp에서 지원 담당 직원에게 인계하는 고객 서비스 어시스턴트는 AI 챗봇에서 다룹니다.
  • 저희는 귀사의 원본 문서를 작성하거나 수정하지 않습니다. 검색이 오래되었거나 상충하는 콘텐츠를 드러내면, 수정할 수 있도록 해당 소유자에게 표시합니다.
  • 귀사의 자체 서버나 클라우드 계정에서 오픈 웨이트 모델을 실행하는 것은 프라이빗 AI 인프라로 별도로 범위가 정해지며, 흔히 통합과 함께 진행됩니다.

일반적인 LLM 요청

고객 사례 연구가 아니라, 저희가 범위를 정하는 일반적인 시나리오입니다.

  • 내부 정책 문서에서 가져온 답변

    직원들은 공유 드라이브를 검색하다가 오래된 정책 사본을 찾는 경우가 많습니다. 저희는 최신 버전만 색인하고, 각 팀의 접근 규칙을 적용하며, 모든 답변 뒤에 있는 구절을 인용하고, 허용된 출처가 질문을 다루지 못할 경우 답변을 거부합니다.

  • 멀티테넌트 SaaS 제품 내의 요약

    한 SaaS 앱이 계정의 최근 활동을 요약하는 버튼을 원합니다. 저희는 프롬프트가 구성되기 전에 테넌트와 역할로 검색을 필터링하고, 다른 고객의 데이터를 가져오려 시도하는 테스트 케이스를 추가합니다.

  • 브라우저에서 모델을 호출하는 프로토타입

    작동하는 프로토타입이 공유 API 키로 브라우저에서 곧바로 프롬프트를 보냅니다. 저희는 호출을 귀사의 백엔드로 옮기고, 사용자별 제한, 로깅 및 버전 관리되는 프롬프트를 추가하며, 첫 출시 전에 평가 세트를 구축합니다.

저희가 LLM 통합을 제공하는 방식

  1. 01

    사용 사례 및 실현 가능성

    저희는 귀사의 실제 데이터와 질문으로 사용 사례를 시도해 보고, 후보 모델을 비교하며, 전체 구축에 착수하기 전에 운영 비용을 추정합니다.

  2. 02

    아키텍처 및 데이터 규칙

    통합 패턴, 검색 설계, 접근 규칙, 공급자 약관, 폴백 동작을 귀사의 팀과 합의하고 문서화합니다.

  3. 03

    구축 및 평가

    엔지니어가 통합과 사용자 대면 기능을 구축하고, QA는 귀사가 승인한 품질 기준을 충족할 때까지 평가 세트를 기준으로 채점합니다.

  4. 04

    릴리스와 모니터링

    모니터링, 비용 한도, 피드백 수집과 함께 통제된 출시를 진행한 다음, 모델, 프롬프트, 데이터가 변경됨에 따라 지속적인 평가를 수행합니다.

AI 도구와 함께 작업하는 두 가지 방법

저희가 구축하는 동안 AI 코딩 에이전트가 여러분의 코드를 어디에서 처리할 수 있는지 선택하세요. 엔지니어링 기준은 어느 쪽이든 동일합니다.

확실하지 않으신가요? 범위 지정 중에 저희가 하나를 추천하겠습니다. AI 딜리버리 옵션 비교하기

디자인, QA, 운영이 귀사의 LLM 기능을 어떻게 지원하는가

  • 신뢰와 수정을 위한 디자인

    디자이너는 답변, 출처, 불확실성이 어떻게 표시되는지, 사용자가 잘못된 답변을 어떻게 수정하거나 신고하는지, 귀사의 팀이 그 신고를 어떻게 검토하는지 계획하여, 기능이 자신의 한계에 대해 정직하도록 합니다.

  • 해피 패스를 넘어서는 QA

    QA는 평가 세트를 유지 관리하고, 답변 품질, 데이터 권한, 프롬프트 인젝션 노출을 테스트하며, 모델, 프롬프트 또는 데이터 변경 후 회귀 검사를 다시 실행합니다.

  • 운영 및 비용 관리

    DevOps는 로깅, 사용량 및 비용 대시보드, 캐싱, 모델 라우팅과 함께 통합을 운영하고, 데이터 규칙이 요구하는 경우 비공개 인프라에서 오픈 웨이트 모델을 운영합니다.

  • 모델 및 프롬프트 업데이트

    공급자는 모델을 변경하고 폐기합니다. 저희는 전환 전에 귀사의 평가 세트를 기준으로 대체 모델을 테스트하고, 사용량이 늘어남에 따라 프롬프트, 검색, 비용을 계속 조정합니다.

FAQ

자주 묻는 질문

RAG란 무엇이며, 저희에게 필요한가요?

검색 증강 생성(RAG)은 모델이 일반적인 학습뿐만 아니라 귀사 고유의 문서와 데이터에서 답변할 수 있게 합니다. 답변이 비공개, 전문적, 또는 자주 변경되는 정보를 반영해야 할 때 필요합니다. 저희는 답변을 확인할 수 있도록 출처 참조를 추가하고, 사용자가 볼 권한이 있는 콘텐츠만 검색하도록 접근 규칙을 추가합니다.

모델을 파인튜닝해야 하나요, 아니면 RAG를 사용해야 하나요?

대부분의 기능은 좋은 프롬프트와 검색으로 시작해야 하는데, 변경이 더 빠르고 감사하기가 더 쉽기 때문입니다. 파인튜닝은 프롬프팅으로 유지할 수 없는 일관된 형식, 어조, 도메인 어휘가 필요할 때 도움이 되며, 때로는 더 작고 저렴한 모델이 작업을 수행하게 해줍니다. 저희는 기본값이 아니라 귀사의 데이터에 대한 평가 결과를 사용하여 결정합니다.

비공개 또는 오픈소스 모델을 사용할 수 있나요?

네. Llama 또는 Mistral 같은 오픈 웨이트 모델은 귀사가 통제하는 인프라에서 실행할 수 있고, 또는 합의된 계정 및 데이터 보존 설정에 따라 OpenAI 또는 Claude 같은 호스팅 공급자를 사용할 수 있습니다. 저희 자체 개발 작업은 귀사가 선택한 패키지를 따릅니다: 프라이빗 / 로컬 AI 엔지니어링 또는 Claude Code / OpenAI Codex 엔지니어링.

LLM 기능을 구축하고 운영하는 데 비용이 얼마나 드나요?

구축 비용은 범위에 따라 달라집니다: 데이터 소스, 통합, 인터페이스 작업, 평가 깊이. 운영 비용은 사용량과 모델 선택에 따라 달라집니다. 저희는 실현 가능성 단계에서 둘 다 추정한 다음, 모델 라우팅, 캐싱, 토큰 한도, 그리고 귀사가 볼 수 있는 사용량 대시보드로 운영 비용을 관리합니다.

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